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グーグル・クラウド・ジャパン合同会社

企業情報

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社

ぐーぐるくらうどじゃぱん

法人代表者名: 平手 智行

法人番号: 6010003022051

証券コード: -

事業概要: -

郵便番号: 1500002

本社所在地: 東京都渋谷区渋谷3丁目21番3号渋谷ストリーム

従業員数: 600

従業員数(男性): -

従業員数(女性): -

創業: 2015-06-17

最新ニュース

BigQuery と %%bqsql マジックで SQL と Python のギャップを埋める

cloud.google.com

・BigQueryの%%bqsqlマジックを活用し、SQLとPythonをシームレスに連携させる手法を解説します。 ・データ処理の各工程で最適な言語を選択し、効率的なハイブリッドパイプラインを構築する方法を学びます。 ・データサイエンティストやデータエンジニアが、大規模データ分析の生産性を向上させるための実践的なガイドです。

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Tim Swena</name><title>TL for BigQuery DataFrames</title><department></department><company></company>
Google Cloude

BigQuery と %%bqsql マジックで SQL と Python のギャップを埋める

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・BigQueryの%%bqsqlマジックを活用し、SQLとPythonをシームレスに連携させる手法を解説します。 ・データ処理の各工程で最適な言語を選択し、効率的なハイブリッドパイプラインを構築する方法を学びます。 ・データサイエンティストやデータエンジニアが、大規模データ分析の生産性を向上させるための実践的なガイドです。

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Tim Swena</name><title>TL for BigQuery DataFrames</title><department></department><company></company>
Python

BigQuery と %%bqsql マジックで SQL と Python のギャップを埋める

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・BigQueryの%%bqsqlマジックを活用し、SQLとPythonをシームレスに連携させる手法を解説します。 ・データ処理の各工程で最適な言語を選択し、効率的なハイブリッドパイプラインを構築する方法を学びます。 ・データサイエンティストやデータエンジニアが、大規模データ分析の生産性を向上させるための実践的なガイドです。

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Tim Swena</name><title>TL for BigQuery DataFrames</title><department></department><company></company>

列レベルのセキュリティを強化: BigQuery で IAM データ ガバナンス タグを使用する

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・BigQueryで列レベルのセキュリティを強化する「データガバナンスタグ」の活用方法を解説します。 ・IAMベースの階層型タグにより、グローバルな管理や障害復旧時のポリシー維持が可能になります。 ・データエンジニアやセキュリティ担当者が、機密データを適切に保護・管理するための実装手順を網羅しています。

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Pramod Busam</name><title>Software Engineer</title><department></department><company></company>
Google Cloude

列レベルのセキュリティを強化: BigQuery で IAM データ ガバナンス タグを使用する

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・BigQueryで列レベルのセキュリティを強化する「データガバナンスタグ」の活用方法を解説します。 ・IAMベースの階層型タグにより、グローバルな管理や障害復旧時のポリシー維持が可能になります。 ・データエンジニアやセキュリティ担当者が、機密データを適切に保護・管理するための実装手順を網羅しています。

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Pramod Busam</name><title>Software Engineer</title><department></department><company></company>

列レベルのセキュリティを強化: BigQuery で IAM データ ガバナンス タグを使用する

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・BigQueryで列レベルのセキュリティを強化する「データガバナンスタグ」の活用方法を解説します。 ・IAMベースの階層型タグにより、グローバルな管理や障害復旧時のポリシー維持が可能になります。 ・データエンジニアやセキュリティ担当者が、機密データを適切に保護・管理するための実装手順を網羅しています。

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Pramod Busam</name><title>Software Engineer</title><department></department><company></company>
Google Cloude

アイドル状態のアクセラレータを最小限に抑える: llm-d での協調型タイムスライスによるネイティブ RL ジョブのインターリーブ

cloud.google.com

・大規模言語モデルの強化学習におけるアクセラレータのアイドル時間を解消する「協調型タイムスライス」技術を紹介。 ・複数のRLジョブを物理ハードウェア上でインターリーブすることで、GPU使用率を大幅に向上させコスト効率を改善。 ・RLインフラの効率化を目指すエンジニアや研究者を対象に、実装ライブラリやオーケストレーション手法を解説。

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Aishu Kamal</name><title>Software Engineer</title><department></department><company></company>
インフラ

アイドル状態のアクセラレータを最小限に抑える: llm-d での協調型タイムスライスによるネイティブ RL ジョブのインターリーブ

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・大規模言語モデルの強化学習におけるアクセラレータのアイドル時間を解消する「協調型タイムスライス」技術を紹介。 ・複数のRLジョブを物理ハードウェア上でインターリーブすることで、GPU使用率を大幅に向上させコスト効率を改善。 ・RLインフラの効率化を目指すエンジニアや研究者を対象に、実装ライブラリやオーケストレーション手法を解説。

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Aishu Kamal</name><title>Software Engineer</title><department></department><company></company>
機械学習

アイドル状態のアクセラレータを最小限に抑える: llm-d での協調型タイムスライスによるネイティブ RL ジョブのインターリーブ

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・大規模言語モデルの強化学習におけるアクセラレータのアイドル時間を解消する「協調型タイムスライス」技術を紹介。 ・複数のRLジョブを物理ハードウェア上でインターリーブすることで、GPU使用率を大幅に向上させコスト効率を改善。 ・RLインフラの効率化を目指すエンジニアや研究者を対象に、実装ライブラリやオーケストレーション手法を解説。

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Aishu Kamal</name><title>Software Engineer</title><department></department><company></company>
Python

アイドル状態のアクセラレータを最小限に抑える: llm-d での協調型タイムスライスによるネイティブ RL ジョブのインターリーブ

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・大規模言語モデルの強化学習におけるアクセラレータのアイドル時間を解消する「協調型タイムスライス」技術を紹介。 ・複数のRLジョブを物理ハードウェア上でインターリーブすることで、GPU使用率を大幅に向上させコスト効率を改善。 ・RLインフラの効率化を目指すエンジニアや研究者を対象に、実装ライブラリやオーケストレーション手法を解説。

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Aishu Kamal</name><title>Software Engineer</title><department></department><company></company>
SRE

アイドル状態のアクセラレータを最小限に抑える: llm-d での協調型タイムスライスによるネイティブ RL ジョブのインターリーブ

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・大規模言語モデルの強化学習におけるアクセラレータのアイドル時間を解消する「協調型タイムスライス」技術を紹介。 ・複数のRLジョブを物理ハードウェア上でインターリーブすることで、GPU使用率を大幅に向上させコスト効率を改善。 ・RLインフラの効率化を目指すエンジニアや研究者を対象に、実装ライブラリやオーケストレーション手法を解説。

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Aishu Kamal</name><title>Software Engineer</title><department></department><company></company>
Go

10 組の自律型映画制作チームから学んだ、AI エージェントのチームワークのあり方

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・AIエージェントがチームを組み、短編映画制作を通じて共同作業の可能性を検証した実験の報告。・エージェント間の連携や検証プロセスの重要性、具体的なツールチェーンの構築手法を解説。・AIを活用したワークフローの自動化やマルチエージェントシステムに関心があるエンジニアやPM向け。

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Hussain Chinoy</name><title>Technical Solutions Manager</title><department></department><company></company>
Google Cloude

10 組の自律型映画制作チームから学んだ、AI エージェントのチームワークのあり方

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・AIエージェントがチームを組み、短編映画制作を通じて共同作業の可能性を検証した実験の報告。・エージェント間の連携や検証プロセスの重要性、具体的なツールチェーンの構築手法を解説。・AIを活用したワークフローの自動化やマルチエージェントシステムに関心があるエンジニアやPM向け。

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Hussain Chinoy</name><title>Technical Solutions Manager</title><department></department><company></company>
機械学習

10 組の自律型映画制作チームから学んだ、AI エージェントのチームワークのあり方

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・AIエージェントがチームを組み、短編映画制作を通じて共同作業の可能性を検証した実験の報告。・エージェント間の連携や検証プロセスの重要性、具体的なツールチェーンの構築手法を解説。・AIを活用したワークフローの自動化やマルチエージェントシステムに関心があるエンジニアやPM向け。

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Hussain Chinoy</name><title>Technical Solutions Manager</title><department></department><company></company>

10 組の自律型映画制作チームから学んだ、AI エージェントのチームワークのあり方

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・AIエージェントがチームを組み、短編映画制作を通じて共同作業の可能性を検証した実験の報告。・エージェント間の連携や検証プロセスの重要性、具体的なツールチェーンの構築手法を解説。・AIを活用したワークフローの自動化やマルチエージェントシステムに関心があるエンジニアやPM向け。

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Hussain Chinoy</name><title>Technical Solutions Manager</title><department></department><company></company>
Python

10 組の自律型映画制作チームから学んだ、AI エージェントのチームワークのあり方

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グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Hussain Chinoy</name><title>Technical Solutions Manager</title><department></department><company></company>

AlloyDB AI で PostgreSQL の多言語全文検索における制限を解消する方法

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AlloyDB AIを活用し、Geminiモデルで日本語などの表語文字言語をインテリジェントに単語分割して全文検索の精度を向上させる手法を解説します。データベース内で完結する前処理パイプラインの構築により、外部ETLの複雑さやネットワーク遅延を解消します。PostgreSQLの全文検索機能を最大限に活用したいデータベースエンジニアやアーキテクトに最適な内容です。

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Paul Ramsey</name><title>Product Manager, AlloyDB AI</title><department></department><company></company>

AlloyDB AI で PostgreSQL の多言語全文検索における制限を解消する方法

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AlloyDB AIを活用し、Geminiモデルで日本語などの表語文字言語をインテリジェントに単語分割して全文検索の精度を向上させる手法を解説します。データベース内で完結する前処理パイプラインの構築により、外部ETLの複雑さやネットワーク遅延を解消します。PostgreSQLの全文検索機能を最大限に活用したいデータベースエンジニアやアーキテクトに最適な内容です。

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Paul Ramsey</name><title>Product Manager, AlloyDB AI</title><department></department><company></company>

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AlloyDB AIを活用し、Geminiモデルで日本語などの表語文字言語をインテリジェントに単語分割して全文検索の精度を向上させる手法を解説します。データベース内で完結する前処理パイプラインの構築により、外部ETLの複雑さやネットワーク遅延を解消します。PostgreSQLの全文検索機能を最大限に活用したいデータベースエンジニアやアーキテクトに最適な内容です。

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Paul Ramsey</name><title>Product Manager, AlloyDB AI</title><department></department><company></company>
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AlloyDB AI で PostgreSQL の多言語全文検索における制限を解消する方法

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AlloyDB AIを活用し、Geminiモデルで日本語などの表語文字言語をインテリジェントに単語分割して全文検索の精度を向上させる手法を解説します。データベース内で完結する前処理パイプラインの構築により、外部ETLの複雑さやネットワーク遅延を解消します。PostgreSQLの全文検索機能を最大限に活用したいデータベースエンジニアやアーキテクトに最適な内容です。

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Paul Ramsey</name><title>Product Manager, AlloyDB AI</title><department></department><company></company>